基于分类视角的长三角旅馆业碳排放研究

基于分类视角的长三角旅馆业碳排放研究

一、区域旅馆业碳排放研究现状自古代以来，全球环境问题一直受到研究人员的高度重视（crotet，2002）。当前,问题集中体现为全球气候变化,而旅游业是全球气候变化的一个重要驱动因素。1986年,关于二者关系的成果首次面世(Becken,2013)。之后,众多学者认为,从全球气候变化角度来看,旅游业的发展是不可持续的,因其碳排放仍较快增长(Scott,2010;Weaver,2011)。旅游碳排放是衡量旅游业影响环境变化的一个重要指标,也是21世纪旅游业人地关系研究的焦点问题之一。(2000)率先提出了系统测度旅游业碳排放的方法。随后,这一领域逐渐成为一个研究热门。2008年,联合国世界旅游组织、联合国环境规划署和世界气象组织联合发布报告《气候变化与旅游业:应对全球气候挑战》(UNW-TO-UNEP-WMO,2008),将该研究推向了高潮。笔者通过分析国内外46篇相关成果发现,目前,在全球、国家、区域和单元(如部分酒店)四个尺度上,包括旅游交通、旅馆业和旅游活动在内的旅游业碳排放综合研究已取得了一定的进展(Tao,2014),其中,旅馆业所占比例范围为6%～30%。可见,旅馆业是旅游业实施节能减排工作的一个不容忽视的重要来源。由于旅馆业的碳排放涉及较多行业和部门,再加上旅馆业统计数据非常缺乏,旅馆业碳排放的定量测算在全球是一个普遍性的难题。对旅馆业碳排放进行测度,已日益为学术界所重视(李旭,2013)。除旅游碳排放综合测度中涉及旅馆业外,该专题研究在多个尺度上也取得了可喜的进展。宏观尺度上的研究集中于国家层面。利用能源消耗模拟软件ESP-r等方法,Becken(2005)、Taylor(2010)和Wu(2010)等分别核算了斐济、英国和新加坡的星级饭店碳排放。单元尺度上,Chan(2002)、Batle(2010)和李鹏(2010)等分别探讨了香港、巴利阿里群岛和昆明市部分星级饭店的碳排放。近年来,区域旅馆业碳排放已成为一个研究热点。基于分级管理视角,Beccali(2009)计算了意大利西西里大区三个等级星级饭店的碳排放量;Filimonau(2011)运用生命周期能量分析法(LCEA,LifeCycleEnergyAnalysis)分析了英国普尔市星级饭店在建设、运营、改良和拆迁四个阶段的碳足迹;Lai(2012)从碳监管角度出发,认为旅馆业碳排放的审计仍不够成熟,对香港星级饭店每天每客房的审计结果为31.07二氧化碳当量(kgCO2-e)。纵观已有研究对象,主要为星级饭店,仅少数涉及整体旅馆业,而这些少数成果在探讨不同类别旅馆业方面还不够系统深入。《第二次全国经济普查主要数据公报》显示,我国约67.27%的旅游住宿业单位为星级饭店以外的其他旅馆类型。虽然星级饭店的研究有助于大体摸清旅馆业的碳排放态势,但由于缺乏对旅馆业的整体研究,导致了解的宽度和深度不够,进而会影响到整个旅馆业节能减碳对策的制定。考虑到国家战略层面上的旅游业节能减排任务需分解到地方场域,因此,区域旅馆业碳排放分类测度是一个很值得探讨的理论和现实命题。区域旅馆业碳排放分类测度方法的科学性决定了其结果的精确性。目前,针对旅馆业碳排放的测度方法主要有能源消费法、自上而下法和自下而上法。通过对区域层面的能源统计数据进行剥离,部分研究构建了能源消耗法测算了旅馆业的碳排放总量(Liu,2011;谢园方,2012),但受数据等因素限制,该法对细分类型研究几乎无从开展。依托旅游卫星账户,国外较多研究采用了自上而下法(Gossling,2005;Becken,2006;Nielsen,2010;Jones,2012),但我国尚没有建立有关温室气体排放的统计监测体系。从住宿者人数入手的自下而上法在旅馆业碳排放中得到了广泛应用(,2002;Becken,2006;Beccali,2009;Nielsen,2010;石培华,2011;Lai,2012),是测度区域旅馆业碳排放的一种较理想的方法。此法的一个既基础但又非常关键的环节为碳排放系数,因系数在不同地域可能相差很大,如星级饭店可从1.7～145.1kg(CO2-e/床·晚(,2002)。因此,立足具体对象,拟定较适合的系数是提高测度结果精确性的必由之路。在国内,少数成果对宏观和单元尺度上的系数做了有益探索(石培华,2011;李鹏,2010),但仍表现出部分依靠援引国外成果或对碳排放转换因子(系数拟定的依据)分析的科学性有待加强等缺陷,而区域研究更为薄弱。虽然国家和各地方针对旅馆业均制定了节能减排具体目标和时间表,旅馆业的节能减排已刻不容缓,但各利益相关者对此却没有足够重视,如在项目组调查的长三角565人次的住宿者当中,尽管有88.67%的觉得“非常应该”或“应该”减少碳排放,但仅32.92%的受访者“非常自觉”或“较自觉”地实践节能节水行为,使用酒店一次性用品“非常高”或“较高”的受访者也达到55.04%。本文尝试以长三角两省一市为例,通过实地调查,拟定不同等级星级饭店和其他旅馆的碳排放系数,将区域住宿业碳排放测度研究推向区域化、全面化和细分化,为更有针对性地提出减排对策和建议提供科学依据。二、研究方法和数据来源1、碳排放系数的确定自下而上法是从住宿者消耗的水、电和气等方面的数据入手,依托碳排放转换因子拟定碳排放系数,测算旅馆业碳排放的方法。该法逻辑算法简单,但实际操作难度很大,既要求研究对象统计资料完备,同时还需要海量的实地调研数据(吴普,2013)。受面广量大的数据要求限制,拟定区域旅馆业细分类型的碳排放系数难度非常大。除数据外,碳排放转换因子对该法也非常关键。一些研究或政府部门报告对此做了分析,如(2002)将电力和天然气的转换因子分别拟定为0.57kg/kWh和5.02kg/L,我国台湾经济部能源局分别拟定为0.62kg/kWh和2.67kg/L。根据《综合能耗计算通则》和《省级温室气体清单编制指南》,长三角电力和天然气的转换因子分别选取0.928kg/kWh和2.162kg/L,而杭州科协发布的《低碳生活指导手册》显示,自来水的转换因子为0.91kg/t。这为本文碳排放系数的拟定提供了较科学的依据。通过统计各种旅馆类型的住宿者规模,结合碳排放系数,测度碳排放的公式为:式中,C为旅馆业的碳排放量(Mt);Pi为某类旅馆的住宿者规模(人次);βi为某类旅馆的碳排放系数(kg/床·晚)。2、其他类型馆的基本信息能否获取有效的其他旅馆的床位数和出租率数据是制约旅馆业分类碳排放测度的一个瓶颈。在全球,除星级饭店外的其他旅馆的统计数据非常缺乏(UNWTO-UNEP-WMO,2008)。在我国各类统计年鉴中,此类数据也较少有。已出版的旅游统计年鉴系列关于其他旅馆数据的时间连续性不强,仅2001年有过统计,而大中型批发零售和住宿餐饮企业统计年鉴则仅涉及限额以上的住宿业数据。全面的旅馆业统计数据还可能散落在各种报告或报道中。很多地方可能缺乏近年来的数据,而长三角则具有一定的比较优势。文中其他旅馆数据主要来自中国旅游报的《江苏首次普查旅游住宿设施》(2012)、《浙江省住宿设施基本情况调查》(2012)、《2011年浙江省旅游业发展报告》和上海旅游局的《上海住宿设施可充分满足全球游客需求》。星级饭店方面,数据主要来自《江苏统计年鉴2012》、《上海统计年鉴2012》、《浙江省旅游业发展报告(2011年)》和《2011年浙江省旅游统计资料汇编》。旅馆业消耗的水、电、气数据来自项目组于2012年9月～2013年5月期间对长三角28家旅馆企业的实地调研。三、长途旅行行业碳排放量的测定体系1、中国旅馆业的类型旅馆业的类型多种多样,这给分类测度带来了很大的难度。世界旅游组织将其分为星级饭店、招待所、汽车旅馆、公寓、自炊式旅馆、度假别墅、度假村和露营地等80多种类型(UNWTO-UNEP-WMO,2008)。按照商务部《住宿业业态分类(征求意见稿)》国家标准,我国旅馆业可分为公务饭店、商务饭店、度假饭店、会议饭店、旅游饭店、主题饭店、精品饭店、交通饭店、公寓、家庭旅馆10大类。除政府方面的报告文件之外,比较有代表性的研究成果将旅游住宿设施分旅游饭店、宾馆、公寓、旅店、招待所、江河及海洋游船、培训中心、疗养院、度假村、假日营地、私人寓所、家庭住宅的出租客房及亲友提供的免费住宿设施等类型(戴斌,2002)。鉴于有关统计资料难以提供上述任一类型体系的详实数据,而《中国旅游统计年鉴》中关于住宿业的数据主要涉及各等级星级饭店,故比较理想可行的分类方法是分不同等级星级饭店和其他旅馆6种类型。2、区域层面研究较薄弱、纵深化发展不够合理选择与我国国情相适应的能源数据和相对准确的二氧化碳排放系数,是当前全球变化与能源研究领域共同关注的焦点之一(曲格平,2003)。由于旅馆业的相对封闭性,其能源数据界限较容易理清,而碳排放系数的拟定则是测度的一个关键环节。(2002)首次系统拟定了不同类型住宿业的碳排放系数。在UNWTO-UNEP-WMO(2008)的报告中,全球的国际和国内过夜游客的碳排放系数分别为19kg/客·晚和11.5kg/客·晚。目前,国外旅馆业碳排放系数研究已取得了较为丰硕的成就(如表1所示),具有下述特征:(1)不同空间尺度研究进展不平衡,基本呈现出从宏观到中观、微观的演进格局,即从全球和国家尺度开始,再向区域和单元尺度纵深推进。通过众多专家循序渐进的研究,全球尺度研究已取得了一定的进展,其中本世纪头10年的代表性成果来自(2002),之后的典型性阶段成果为Peeters(2010)。国家尺度研究成就最大,标志性成果为Becken(2006),该成果为其他尺度的较多研究所借鉴(Kuo,2009;Peeters,2010;石培华,2011)。与单元尺度类似,区域层面研究较为薄弱,纵深发展不够,仅有英国普尔市等极少数成果(Filimonau,2010),这是由于作者资料收集局限所致,也可能是由于很多欧美发达国家国土面积较小的原因。虽然已有研究的层面多不为区域,但由于系数考虑的是每人次碳排放,所以,结果对长三角也具有参考比较价值;(2)针对不同类型的体系化的系数研究不够完善。除和Becken外,仅少数研究涉及其他旅馆,而研究星级饭店的成果主要局限于总体均值层面,对细分类型的系数探索略显不足;(3)系数的对象指向性强。不同类型旅馆的碳排放系数值一般相差较大,即使同类型旅馆在不同国家/区域也可能具有很大差异。差异产生的原因很多,如能源供给方的结构、能源需求方的住宿者的消费观念和行为方式等。Peeters(2010)曾指出,由于欠发达国家和地区的游客更多选择在亲朋好友家居住等原因,其系数一般要低于发达国家和地区。因此,根据特定对象的能耗结构和数量实情,拟定针对性较强的系数才有助于提高测度精准性。国内早期的旅游环境容量研究对旅馆业每床每晚消耗的水、电和气数量就作了调查(旅游与环境编写组,1986),这能为旅馆业碳排放系数的拟定提供基础数据。根据国家旅游局的《关于进一步推进旅游行业节能减排工作的指导意见》,2009年全国星级饭店一年用水约9.2亿吨、用电约为174亿度,结合《2009年中国星级饭店统计公报》中的星级饭店床位出租量和中国科技部的碳排放转换因子等资料,可估算出星级饭店的碳排放系数均值为26.4kg/床·晚。近年来,国内研究在系数探索方面也做出了较大贡献(如表2所示)。与表1中的国家相比,我国的系数值普遍较高,重要原因在于旅馆业的主要能源来自电力,而根据美国能源部的温室气体研究报告,消耗等量电力,中国的碳排放分别是新西兰和挪威的5.3倍和167.8倍。由于缺乏对能耗数据的实地系统调查或对碳排放转换因子分析不足等原因,国内研究总体上主要依靠借鉴国外成果,带有一定的主观经验性,结果的针对性和有效性不足,仍处于探索阶段。为拟定适合长三角不同类型旅馆的碳排放系数,对能源消耗进行摸底是必要的。旅馆业能耗主要包括用水、用电和用气(石培华,2011),用于加热/制冷、饮食、照明、清洁和海水淡化(热带和干旱地区)等方面(UNWTO-UNEP-WMO,2008)。在其他旅馆的细分类别中,相对于社会旅馆、酒店式公寓等,经济型酒店的档次较高。根据盈蝶咨询发布的《中国经济型酒店行业分析报告2012》,经济型酒店数量占其他旅馆22%的结论能为估算其他旅馆的碳排放系数均值提供支撑。通过调查,得到长三角28家旅馆企业消耗的水、电、气数量。受篇幅所限,图1仅列举了某五星级饭店2011年的数据。结合前文转换因子,得到长三角五星级、四星级、三星级、二星级、一星级饭店和其他旅馆的碳排放系数(kg/床·晚)均值分别为70.8、44.3、25.3、12.7、5.1和3.6(如图2所示)。各细分类型的系数相差可能很大,如五星级旅馆是一星级旅馆的11.35倍,这也是二者人均碳排放的倍数。在碳排放系数影响因素的贡献率中,电力占82.15%(包括用水的电耗),天然气占17.85%。与其他国家相比,该系列系数值很高,这与世界银行报告指出的长三角碳排放居世界前列和旅馆业碳排放较显著高于中国人日均碳排放(李鹏,2010)等结论是相契合的。四、测量结果1、星级发现了大量碳源,但以710mt为主根据相关资料,得到2011年江浙沪星级饭店的床位数和床位出租率(如表3所示),再依此计算各省市的床位出租量(如表4所示)。结合上文的碳排放系数,利用公式(1),测算长三角星级饭店的碳排放总量为3.93Mt。空间分异方面,江苏、浙江、上海分别为1.41Mt、1.59Mt和0.93Mt,依次占35.76%、40.53%和23.71%,浙江省最高,上海市最低;结构分异方面,从五星级到一星级分别为1.45Mt、1.42Mt、0.88Mt、0.18Mt和4629t,依次占36.89%、36.17%、22.28%、4.55%和0.12%,总体上表现出随星级降低碳排放量逐级减少的特征,但浙江省排放最多的为四星级饭店。占法人单位31%的五星级、四星级饭店占排放的73.05%,而占法人单位28%的二星级、一星级饭店仅占4.67%。可见,高星级饭店是星级饭店的重要碳源,而低星级旅店所占比例非常少,这与国外相关研究结论是一致的(Beccali,2009)。江苏、浙江两省地级市的星级饭店碳排放分布如图3所示。苏南5市(南京、无锡、常州、苏州、镇江)的排放总量为0.98Mt,占全省的69.53%,浙东北6市(杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、舟山)的排放总量为1.10Mt,占全省的71.26%,省内空间分布差异均较明显。采用等间距法将所有24个地级市的碳排放分为5个等级,则第一等级为杭州市,第二等级为苏州市,第三等级为宁波市和南京市,第四等级为无锡市、绍兴市、温州市、金华市和常州市,第五等级包括其他15个地级市,各等级依次占28.36%、24.97%、17.41%、12.89%和16.37%,其中,杭州和苏州两市的比例之和过半,地级市碳排放空间分布差异非常显著。2、碳排放量相对较低,其酒店出行量较少根据长三角其他类型旅馆的相关资料整理,测得其碳排放总量为2.67Mt,其中,江苏、浙江、上海分别为1.12Mt、1.17Mt和0.37Mt,依次占42.09%、43.99%和13.92%(如表5所示),上海市远低于其他两省。根据星级饭店和其他旅馆的测度结果,得出长三角旅馆业的碳排放总量为6.60Mt,其中星级饭店占59.60%。此比例低于全球69.19%(,2002)不少,这主要与我国的电力供应结构有关。省域层面上,江苏、浙江、上海旅馆业碳排放总量分别为2.53Mt、2.77Mt和1.30Mt,依次占38.31%、41.93%和19.76%,浙江省最高,上海市最低。排放最多的浙江省当年接待的国内外游客数量(4.20亿人次)低于江苏省(4.85亿人次),原因可能与旅馆业的数据统计口径、过夜游客比例等因素有关,这说明了碳排放多的地区,住宿者数量不一定多。江苏、浙江、上海星级饭店碳排放分别占旅馆业的55.62%、57.61%和71.53%,可见,虽然各省市碳排放的星级化均较明显,但上海市尤为显著,而其他旅馆是旅馆业减碳任务分解的一个不容忽视的重要类别。五、结论和建议1、旅馆业碳排放总体情况(1)基于针对性和有效性较强的碳排放系数,本文采用自下而上法测度了长三角旅馆业的碳排放,不仅有助于锁定区域整体层面上的旅馆业碳排放态势和制定体系化的节能减排措施,还有助于促进旅游碳排放研究向区域化、全面化和细分化方向延伸,甚至有助于推动国内其他地区或全国的相关研究发展。本文通过实地调查,结合区域相应的碳排放转换因子,拟定了长三角五星级、四星级、三星级、二星级和一星级饭店和其他住宿类型的碳排放系数(kg/床,晚)分别为70.8、44.3、25.3、12.7、5.1和3.6,测得旅馆业碳排放总量为6.60Mt。受调研能力和相关统计数据等因素的限制,测度结果还存在一定的偏差,需要更多后续研究加以充实和完善。此外,本研究的核算范围为旅馆业运营期间的直接碳排放,后续研究还应该拓展到间接碳排放,因其占旅馆业的碳排放比例较高,这从全球旅游业的“阴影排放量”占10%～20%(UNWTO-UN-EP-WMO,2008)及新西兰、澳大利亚、威尔士和威尔士分别高达46%(Becken,2006)、52%(Dwyer,2010)、42%(Jones,2012)和64%(Munday,2013)的结果就可见一斑。(2)星级饭店是旅馆业的重要碳源,而高星级饭店则是重中之重,是旅馆业节能减排的主攻领域;其他旅馆约占旅馆业碳排放的40%,是旅馆业减碳任务分解的一个不容忽视的重要类型。星级饭店总体上具有随星级降低碳排放量逐级减少、主要碳源为高星级和省内碳排放空间分布差异明显的特征规律。这些特征规律是偶然性的还是普遍性的,需要更多的区域实证研究加以验证。2、鼓励开发和推广低碳酒店和酒店无论星级饭店,还是其他旅馆,其碳排放均受住宿者规模和碳排放系数两个因素驱动。把减碳任务寄希望于降低住宿者的规模和消费层次是不现实的,应从决定碳排放系数的能耗结构和数量入手。鉴于电力约占旅馆业碳排放系数影响因素的贡献率的80%,因此,减排的主要抓手是调整电力结构及降低其使用数量,这要求能源供应商、旅馆企业管理者、住宿者等关键利益主体的低碳参与。主要减排建议有:(1)优化能源结构,提高能源利用强度。虽然我国许多重要行业对火电的依赖程度依然很高,现阶段通过改变能源结构减排的空间不大(林伯强,2010),但从长期来看,优化能源结构对住宿业的节能减排意义重大。能源结构调整方面,应注重化石能源的清洁利用,提高能源配置效率,尤其需利用各种低碳技术逐步减少煤电在电力结构中比例;努力提高新能源和可再生能源在电力供应中的比重,加快水电和核电的建设,因地制宜地开发和推广风能、太阳能、地热能、潮汐能、生物质能等清洁能源,建设新型的低碳旅馆业能源供应系统;还可以利用其他方式如通过住宿者的健身运动等来发展旅馆业内部的发电能力。降低能源利用强度是减少旅游业碳排放的有效手段(Liu,2011;Balezentis,2013)。住宿业能源强度即单位住宿收入所消耗的能源总量,反映了能源经济活动的整体效